在校园封闭管理期间，为了给学生提供更多的学习资源，提高疫情期间在校学习热情，我院邀请到西南财经大学教授、统计研究中心主任、国际数理统计学会IMS - fellow、享受国务院政府特殊津贴专家林华珍教授于4月15日19：00时在腾讯会议做主题为《Centre-augmented L2-type regularization for subgroup learning*》的报告。

报告由数学与统计学院王德辉教授主持，在此次报告中，林教授介绍了两类现有的子群分析方法:有限混合模型和带有L1型惩罚的正则化方法。通过在损失函数中引入群中心和L2型惩罚，提出了一种新的中心增强正则化(CAR)方法；该方法可以看作是正则化方法和FMM方法的统一，比现有方法具有更高的效率和鲁棒性，尤其是它的计算复杂度从传统的两两惩罚方法的$O(n^2)$降低到只有$O(n K)$，其中n为样本大小，K为子组数。还给出了算法的渐近正态性，并证明了算法的收敛性。最后林教授讲述了CAR在中心临床试验的数据集丁丙诺啡治疗阿片依赖的应用。

报告结束后，我院师生纷纷与林教授进行了交流。这次报告开阔了我院师生的视野，丰富了学生的知识体系，让每一位参会的师生都收获颇丰。我院在今后会继续邀请本学科领域的专家教授、学术权威、优秀青年学者等开展此类活动，不断提高师生的数学素养和科研创新能力。

数学与统计学院

2022年4月18日